Užití neuronové sítě při modelování spektrálních profilů

Bc. Pavel Nádaský

Bachelor's thesis

Artificial neural networks for spectroscopic profiles modelling

Abstract:

V rámci většiny spektroskopických metod (fyzika pevných látek, astrofyzika, ...) jsou získávána spektra, u jejichž komponent je fyzikální důvod předpokládat vznik složením Gaussova a Lorentzova profilu. Takto vzniklý profil - Voigtův - již není analytickou funkcí a je tedy potřeba hledat vhodné numerické modely jeho výpočtu. Úkolem práce je proveřit schopnost neuronové sítě v efektivitě modelování a fitování na vlastních naměřených spektrálních datech.

Abstract:

The goal of most of spectroscopic methods (solid state physics, astrophysics,...) is to get spectra containing components for which there is a physical reason to assume that they originated from combining Gaussian and Lorentzian profile. This kind of profile - Voigt profile - is not an analytical function and it is necessary to look for appropriate numerical models in order to solve it. The task of my work is to examine the ability of a neural network to effectively model and fit my own measured spectral data.

Keywords

Voigtův profil, neuronová síť, spektrální čára, Voigt profile, neural network, spectral line

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 5. 2010

Thesis defence

• Date of defence: 30. 6. 2010
• Supervisor: Mgr. Dušan Hemzal, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Bachelor programme / field:
Applied Physics / Astrophysics